文档HOT
下载
中文
注册
我要评分
文档获取效率
文档正确性
内容完整性
文档易理解
提交
在线提单
论坛求助
昇腾小AI

aclnnAdaptiveMaxPool2d

支持的产品型号

  • Atlas 训练系列产品。
  • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品。

接口原型

  • 每个算子分为两段式接口，必须先调用“aclnnAdaptiveMaxPool2dGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnAdaptiveMaxPool2d”接口执行计算。
  • aclnnStatus aclnnAdaptiveMaxPool2dGetWorkspaceSize(const aclTensor* self, const aclIntArray* outputSize, aclTensor* outputOut, aclTensor* indicesOut, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)
  • aclnnStatus aclnnAdaptiveMaxPool2d(void* workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor* executor, aclrtStream stream)

功能描述

  • 算子功能： 对输入self的feature_map进行最大值池化操作。与max_pool2d的区别在于，不需要feature_map的长、宽被kernel_size整除，只需指定outputSize大小，并按outputSize的大小来划分pooling区域。

  • Shape描述：

    • self: (N, C, Hin, Win) 或者 (C, Hin, Win) 或 (N, Hin, Win, C)
    • outputSize: (Hout, Wout)
    • outputOut: (N, C, Hout, Wout) 或者 (C, Hout, Wout) 或 (N, Hout, Wout，C)
    • indicesOut: (N, C, Hout, Wout) 或者 (C, Hout, Wout) 或 (N, Hout, Wout，C)

aclnnAdaptiveMaxPool2dGetWorkspaceSize

  • 参数说明：

    • self(aclTensor*, 计算输入):: Device侧的aclTensor, 数据类型支持FLOAT16、FLOAT和DOUBLE,且数据类型与outputOut的数据类型一致。支持非连续的Tensor, 数据格式支持NCHW、NCL、NHWC。NCL输入时按照(C, Hin, Win)处理。
    • outputSize(aclIntArray*, 计算输入)：host侧的aclIntArray, 数据类型为int数组, size大小为2。表示输出结果在H和W维度上的空间大小。
    • outputOut(aclTensor *, 计算输出)：Device侧的aclTensor, 数据类型支持FLOAT16、FLOAT和DOUBLE, 且数据类型与self的数据类型一致，shape与indicesOut一致。支持非连续的Tensor, 数据格式支持NCHW、NCL、NHWC。NCL输入时按照(C, Hout, Wout)处理。
    • indicesOut(aclTensor *,计算输出)：Device侧的aclTensor, 表示outputOut元素在输入self中的索引位置。数据类型支持INT64, 且shape与outputOut一致。支持非连续的Tensor, 数据格式支持NCHW、NCL、NHWC。NCL输入时按照(C, Hout, Wout)处理。
    • workspaceSize(uint64_t*, 出参): 返回需要在Device侧申请的workspace大小。
    • executor(aclOpExecutor**, 出参): 返回op执行器，包含了算子计算流程。

  • 返回值：

    aclnnStatus：返回状态码，具体参见aclnn返回码。

    第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
161001 (ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR)：
1. 传入的self、outputSize、outputOut或indicesOut是空指针。

161002 (ACLNN_ERR_PARAM_INVALID)：
1. self的数据类型不在支持的范围之内。
2. self和outputOut的数据类型不一致。
3. indicesOut的数据类型不为int64。
4. self的shape不是3维或者4维。
5. self在非第一维度上的size小于1。
6. outputOut和indicesOut的shape不一致。
7. outputSize的size大小不等于2。
8. outputSize中元素值小于等于0。
9. outputOut的shape与实际输出shape不匹配。
10. self的format不是NCHW/NHWC这两种format。

aclnnAdaptiveMaxPool2d

  • 参数说明：

    • workspace(void *, 入参): 在Device侧申请的workspace内存地址。
    • workspaceSize(uint64_t, 入参): 在Device侧申请的workspace大小，由第一段接口aclnnAdaptiveMaxPool2dGetWorkspaceSize获取。
    • executor(aclOpExecutor *, 入参): op执行器，包含了算子计算流程。
    • stream(aclrtStream, 入参): 指定执行任务的AscendCL Stream流。

  • 返回值： aclnnStatus: 返回状态码，具体参见aclnn返回码。

约束与限制

无

调用示例

示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考编译与运行样例。

#include <iostream>
#include <vector>
#include "acl/acl.h"
#include "aclnnop/aclnn_adaptive_max_pool2d.h"

#define CHECK_RET(cond, return_expr) \
  do {                               \
    if (!(cond)) {                   \
      return_expr;                   \
    }                                \
  } while (0)

#define LOG_PRINT(message, ...)     \
  do {                              \
    printf(message, ##__VA_ARGS__); \
  } while (0)

int64_t GetShapeSize(const std::vector<int64_t>& shape) {
  int64_t shapeSize = 1;
  for (auto i : shape) {
    shapeSize *= i;
  }
  return shapeSize;
}

int Init(int32_t deviceId, aclrtStream* stream) {
  // 固定写法，AscendCL初始化
  auto ret = aclInit(nullptr);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclInit failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  ret = aclrtSetDevice(deviceId);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSetDevice failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  ret = aclrtCreateStream(stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtCreateStream failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  return 0;
}

template <typename T>
int CreateAclTensor(const std::vector<T>& hostData, const std::vector<int64_t>& shape, void** deviceAddr,
                    aclDataType dataType, aclTensor** tensor) {
  auto size = GetShapeSize(shape) * sizeof(T);
  // 调用aclrtMalloc申请device侧内存
  auto ret = aclrtMalloc(deviceAddr, size, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtMalloc failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  // 调用aclrtMemcpy将host侧数据拷贝到device侧内存上
  ret = aclrtMemcpy(*deviceAddr, size, hostData.data(), size, ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtMemcpy failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

  // 计算连续tensor的strides
  std::vector<int64_t> strides(shape.size(), 1);
  for (int64_t i = shape.size() - 2; i >= 0; i--) {
    strides[i] = shape[i + 1] * strides[i + 1];
  }

  // 调用aclCreateTensor接口创建aclTensor
  *tensor = aclCreateTensor(shape.data(), shape.size(), dataType, strides.data(), 0, aclFormat::ACL_FORMAT_NCHW,
                            shape.data(), shape.size(), *deviceAddr);
  return 0;
}

int main() {
  // 1. （固定写法）device/stream初始化，参考AscendCL对外接口列表
  // 根据自己的实际device填写deviceId
  int32_t deviceId = 0;
  aclrtStream stream;
  auto ret = Init(deviceId, &stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("Init acl failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

  // 2. 构造输入与输出，需要根据API的接口自定义构造
  std::vector<int64_t> selfShape = {1, 1, 4, 4};
  std::vector<int64_t> outShape = {1, 1, 2, 2};
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  void* indDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  aclTensor* indices = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7,
                                     8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15};
  std::vector<float> outHostData = {0, 0, 0, 0.0};
  std::vector<int64_t> indicesHostData = {0, 0, 0, 0};
  // 创建self aclTensor
  ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);

  // 创建out aclTensor
  ret = CreateAclTensor(outHostData, outShape, &outDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &out);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);

  // 创建indices aclTensor
  ret = CreateAclTensor(indicesHostData, outShape, &indDeviceAddr, aclDataType::ACL_INT64, &indices);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);

  std::vector<int64_t> arraySize = {2, 2};
  const aclIntArray *outputSize = aclCreateIntArray(arraySize.data(), arraySize.size());
  CHECK_RET(outputSize != nullptr, return ACL_ERROR_INTERNAL_ERROR);

  // 3. 调用CANN算子库API，需要修改为具体的Api名称
  uint64_t workspaceSize = 0;
  aclOpExecutor* executor;
  // 调用aclnnAdaptiveMaxPool2d第一段接口
  ret = aclnnAdaptiveMaxPool2dGetWorkspaceSize(self, outputSize, out, indices, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnAdaptiveMaxPool2dGetWorkspaceSize failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  // 根据第一段接口计算出的workspaceSize申请device内存
  void* workspaceAddr = nullptr;
  if (workspaceSize > 0) {
    ret = aclrtMalloc(&workspaceAddr, workspaceSize, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("allocate workspace failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  }
  // 调用aclnnAdaptiveMaxPool2d第二段接口
  ret = aclnnAdaptiveMaxPool2d(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnAdaptiveMaxPool2d failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

  // 4. （固定写法）同步等待任务执行结束
  ret = aclrtSynchronizeStream(stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSynchronizeStream failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

  // 5. 获取输出的值，将device侧内存上的结果拷贝至host侧，需要根据具体API的接口定义修改
  auto size = GetShapeSize(outShape);
  std::vector<float> outData(size, 0);
  std::vector<int64_t> indicesData(size, 0);
  ret = aclrtMemcpy(outData.data(), outData.size() * sizeof(outData[0]), outDeviceAddr,
                    size * sizeof(outData[0]), ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("copy result from device to host failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  ret = aclrtMemcpy(indicesData.data(), indicesData.size() * sizeof(indicesData[0]), indDeviceAddr,
                    size * sizeof(indicesData[0]), ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("copy result from device to host failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  for (int64_t i = 0; i < size; i++) {
    LOG_PRINT("out[%ld] is: %f\n", i, outData[i]);
  }
  for (int64_t i = 0; i < size; i++) {
    LOG_PRINT("indices[%ld] is: %ld\n", i, indicesData[i]);
  }

  // 6. 释放aclTensor和aclScalar，需要根据具体API的接口定义修改
  aclDestroyTensor(self);
  aclDestroyTensor(out);
  aclDestroyTensor(indices);
  aclDestroyIntArray(outputSize);

  // 7. 释放device 资源
  aclrtFree(selfDeviceAddr);
  aclrtFree(outDeviceAddr);
  aclrtFree(indDeviceAddr);
  if (workspaceSize > 0) {
    aclrtFree(workspaceAddr);
  }
  aclrtDestroyStream(stream);
  aclrtResetDevice(deviceId);
  aclFinalize();
  return 0;
}
搜索结果
找到“0”个结果

当前产品无相关内容

未找到相关内容，请尝试其他搜索词